Using the Canadian Model for Peatlands (CaMP) to examine greenhouse gas emissions and carbon sink strength in Canada's boreal and temperate peatlands
Notice bibliographique
Résumé
This study applied the Canadian Model for Peatlands (CaMP) to 63.9 million hectares of peatlands within boreal and temperate ecozones of Canada to assess the trends in atmospheric carbon (C) emissions and removals and C sequestration over 30 years (1990–2019). The CaMP modelled net ecosystem productivity (NEP) for peatlands within the study area indicated a net C sink at an annual mean rate of 30.9 Mt C y−1 (48.4 g C m−2 y−1). Net Biome Productivity (NBP), which accounts for losses of carbon due to wildfire, reduced the C sink to 19.0 Mt C y−1 (29.8 g C m−2 y−1). On an area-weighted basis, the Hudson Plains and the Boreal Plains had the highest NBP (34.9 and 34.0 g C m−2 y−1, respectively) and the Atlantic Maritime and Boreal Shield West had the lowest (25.3 and 24.6 g C m−2 y−1 respectively), with the Boreal Shield East having intermediate NBP (27.5 g C m−2 y−1). NBP was highest in peatlands with forest cover, rising with increasing nutrient status (bog < poor fen < rich fen). These modelled values compare well with long-term carbon accumulation rates found in the literature for Canadian peatlands ranging from 6 to 70 g C m−2 y−1. While most years peatlands were a net sink of C, years with extensive fires resulted in peatlands being a small net source of C. The study highlighted that forested peatlands were important in driving the C sequestration sink but were also sensitive to climate warming due to high rates of soil CO2 emission and large wildfire C emissions. This highlights an important, yet vulnerable role these forested peatlands play in Canada's national greenhouse gas accounting. While this research is the first to produce estimates of C sequestration and greenhouse gas emission and removal rates across such a large area of Canada, further research is required across peatland types and ecozones to improve parameterization, validation, and process representations. Our results stress the importance of ecozone-specific analyses and accounting for infrequent large fire years and fire risk in land management policy and carbon accounting.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».